時空間制約下での交通行動理解のための GIS システムの開発と授業への適用
大森宣暁・原田昇・太田勝敏

Development of GIS System for Understanding Travel Behavior underSpace-Time Constraints and Its Application to a Graduate ClassNobuaki OHMORI，Noboru HARATA and Katsutoshi OHTA

Abstract: Understanding travel behavior is essential for urban transportation
planning. This paper presents the development of a GIS-based system forunderstanding individual travel behavior under space-time constraints and its
application to the graduate course of environmental information system in spatialplanning and policy. Required input data consist of activity schedules, transportationnetworks and activity opportunities. Potential Path Area (PPA) and the feasibility ofparticipating in activities in space-time prisms can be simulated and represented on
GIS, before and after changing constraints. The system is very useful for students tounderstand activity-travel behavior in urban space.
Keywords: 交通行動（travel behavior），時空間プリズム（space-time prism），ゲーミングシミュレーション（gaming simulation），授業（graduate class）

1．はじめに通政策においては，近年，交通需要管理（TDM）や都市交通計画において，都市空間における人の交高度道路交通システム（ITS）などの評価に際して，通行動のメカニズムを理解することは必要不可欠の一日の時間帯や曜日等，時間軸を考慮した交通行動要素である．従来から，交通は，ある場所である活の分析・評価手法が求められている．

動を行うという本源的需要を満たすための派生需要

一方，GIS は都市における諸施設，交通ネットワであると考えられており，生活活動との関係で交通ークおよび人の移動の空間要素を表現する上で非常行動を理解することが，交通政策や環境の変化によに有効な道具であり，近年のソフトウェアの進化とる活動・交通パターンの変化を考察する上でも有効

データ整備の進展により，交通の様々な分野においである．また，交通政策の目的の一つは，より多くて広く活用されている（原田，1999；日本交通政策の選択肢集合を，より公平な方法で市民に提供する研究会，2001）．時空間制約下での活動・交通研究ことにある（Burns，1979）．よって，日常生活ににも，近年 GIS が有効に利用されている．また，交おいて人々が直面する様々な制約条件の下で，任意通計画に携わる人々や交通計画を学ぶ学生にとっての場所における活動の実行可能性を評価することはも，GIS を用いて人の活動パターンを視覚的に表現重要であり，時空間制約下での活動パターンの実行することは，交通行動のメカニズムと環境の変化や可能性に関する研究が盛んに行われてきた．特に交政策による個人や世帯の反応を理解する上で，有効な手法であるものと考えられる．

大森：〒113-8656 文京区本郷 7-3-1
東京大学大学院工学系研究科都市工学専攻
Department of Urban Engineering, School ofEngineering, The University of Tokyo
Tel: 03-5841-6232
E-mail: nobuaki@ut.t.u-tokyo.ac.jp

以上の背景から，本研究は，学生が都市空間において時間・空間の制約条件下での交通行動を理解するために利用可能な GIS システムを開発し，大学院の授業における適用結果とシステムの有効性および改良の方向について考察することを目的とする．

応を把握するために，図 1 に示すような GIS ベースのゲーミングシミュレーションツール Simulation

2．システムの開発

Model for Activity Planning（SMAP）を開発し，2．1． ゲーミングシミュレーションと時空間制約下地方都市において適用している（大森ほか，2000）．

での活動・交通研究

一日の活動パターンを自宅内活動，自宅外活動，移Jones et al．（1983）は，Household Activity-

動の 3 つに分類し，活動の時空間制約別に色分けしTravel Simulator（HATS）と呼ばれるゲーミングて時間軸上に表示し，移動パターンを地図上に表示シミュレーションツールを開発した．これは，地図する．時空間プリズム制約を考慮して自由時間帯に上に一日の移動を，時間軸上に一日の活動を記録し，おける代替活動パターンを計算し，表示することが個人や世帯を取り巻く制約条件を明確に認識させた可能である（図 1 の時間軸上の矢印は，施設のサー上で，ある政策が実施された場合の世帯の反応をシビス時間帯を表す）．
複数日での活動パターンの評価ミュレートする道具である．当初は，主に政策評価や，同時に 2 人の活動スケジュール制約を考慮してのためのツールとして適用されたが，交通計画に携自動車同乗という交通手段を明示的に扱うことも可

わる実務者や学生に，日常の生活活動と交通行動と能である．
適用の際には，システムの操作手順が少々の関係を理解させるための道具としても有効に活用

複雑であること，対象が高齢者であることなどから，された（Jones，1982）．

調査員がシステムを操作することで，面接調査を行一方で，Hägerstrand（1970）により提案されたった．

時空間プリズム制約と活動機会の制約を強調して活動パターンの代替案を評価する研究が，Lenntorp

2．2． システムの概要（1978）の PESASP モデル以来行われている．時

本研究で開発したシステムは，時空間プリズム内

空間プリズムは，一日を時間と場所が固定された活の活動機会（潜在経路域，PPA）および時空間プリ動に制約される固定時間帯と，それ以外の自由時間ズムにおける活動の実行可能性をシミュレーション帯に分類した時に，自由時間帯で実行可能な時空間できることを要件としている．大森ほか（2000）でパスの集合を表現するものである．Burns（1979）開発したシステムをベースに，時空間制約下での交は，プリズムの概念に基づいて時空間でアクセシビ

通行動を具体的に理解するための教育用システムをリティを考察し，時空間アクセシビリティに影響を念頭に，利用者自身でシステムを操作できるように与える要因を体系的に整理した．近年，GIS を利用改良を加えたものである．また，活動場所と，活動することで，より現実の都市空間を反映した詳細で機会での活動時間を変更できるように拡張している．

具体的な分析を行い，分析結果を視覚的にもわかりやすく表現することが可能となった．我が国では，
PESASP モデルを応用して，保育施設への子供の送迎の問題を扱った研究（谷貝，1989；瀬川・貞広，1996；宮澤，1998；武田，1999 など）や，高齢者の総合病院への通院に着目した研究（大森ほか，1998）などが行われている．また，Kwan（1998）
や Miller（1999）は，GIS を用いて複数の時空間アクセシビリティ指標を提案し，それらの比較を行っている．
著者らは，既に高齢者世帯の交通行動に影響を与える制約条件の理解と環境の変化や政策に対する反

図１ GIS ベースのゲーミングシミュレーションの実行画面の例（大森ほか，2000）

時空間プリズム制約下での活動の実行可能性にに関する情報を付加したものである．また，場所と着目する点は，Lenntorp（1978）や瀬川・貞広（1996）

継続時間は固定だが，開始時刻にはある程度の自由などのシミュレーションモデルと共通だが，本シス度がある活動を考慮して，時空間プリズムの概念をテムは仮想的な活動プログラムを用いたシミュレー拡張している（大森ほか，2000）．現時点では，PHSションではなく，個人の実際の活動パターンに関すデータは行動軌跡を表示するためだけに利用しているデータを利用して活動プログラムを設定できるこる．交通ネットワークデータは，今回は首都圏に居とをはじめ，システム利用者が独自にシナリオを設住し日常的に利用している交通手段が徒歩と鉄道で定してシミュレーションを行える点が特徴である．

ある利用者を対象としたため，独自に作成した乗換

また，ある地域の住民の行動を集計した居住地の評

リンクや駅間標準速度などの属性を有する鉄道ネッ

価ではなく，個々人の交通行動を評価する点が異な

トワークデータを利用した．なお鉄道の利用可能なる点である．

時間帯は，簡便のため全路線一律 5:00〜24:00 とし

GIS ソフトウェアは MapInfo を，カスタマイズている．施設間の移動時間は，ネットワーク上での用ソフトウェアとして MapBasic を利用して，最短時間経路とする．ただし，施設〜駅間のアクセ

MapInfo 上に専用のメニューバーを作成し，そのメスおよびイグレス手段は徒歩とし，施設〜駅間の直ニューからシミュレーションを行う際の一連の操作

線距離の 1.3 倍を徒歩速度 4km/h で割った時間をアを行うように設計した．

クセスおよびイグレス時間と設定した．活動機会デ

図 2 に示すように，入力データは，活動スケジュータは，施設の立地場所のポイントデータでサービールデータ，交通ネットワークデータ，活動機会デス時間帯の属性を有する．入力データから，自由時ータから構成され，これらのデータを用意できれば，間帯における時空間プリズムの特定と活動の実行可

いかなる都市においても適用可能である．活動スケ

能性判定のために，固定活動場所と駅および施設間ジュールデータは，アクティビティダイアリーと呼の所要時間等を計算するモジュールは，C でプログばれる，朝から夜までに行った活動の内容（睡眠，ラミングされており，MapInfo のカスタマイズされ食事，授業，買い物など）および移動した場所，利たメニューから呼び出す構造としている．

用交通手段を，時間を追って記録したデータに，各また，HATS の適用事例では，活動スケジュール，活動の時空間制約（時刻，場所，継続時間の固定性）移動パターン，交通ネットワークと活動機会を，それぞれ地図上に描いた複数の透明シートを用意し，入力データ
・ 交通需要サイド¾ 活動スケジュール（アクティビティダイアリー，活動の時空間制約）¾ 個人・世帯属性（利用可能交通手段，交通費予算，最大徒歩時間）¾ 行動軌跡（PHS データ）
・ 交通供給サイド¾ 交通ネットワーク
・活動機会サイド¾ 施設立地・サービス時間帯

それらを重ね合わせることで，都市空間における活制約条件

動・交通パターンを表現したが（図 3），本システムの変更

における GIS の各レイヤーは，まさにこのシートを代替するものと考えられる（図 4）．
3．システムの授業への適用
3．1． 授業の流れ
東京大学大学院新領域創成科学研究科環境学専
攻における平成 13 年度の授業「環境空間情報学演

時空間プリズム・活動実行可能性の計算習」において，本システムを適用した．本演習は，講義「環境空間情報学」の内容を，演習を通して理解を深めるという位置付けで，特に環境空間情報とGIS 上での活動・交通パターンの時空間表示

図２ システムの概要

人の活動パターンの相互関係を理解することをねらいとしており，表 1 に示すようなスケジュールで

活動機会移動ﾊﾟﾀｰﾝ

交通ﾈｯﾄﾜｰｸ一週間の生活行動データのみを分析して，人の活動パターンの特徴を把握し（第 1 週〜第 6 週）
，次に，時空間制約下での交通行動に関する講義を挟んで，交通ネットワークと活動機会を含めた多様な制約条件下で交通行動が行われていることについて，システムを利用してさらに理解を深める（第 7 週〜第 10週），という 2 段階で構成されている．
計 17 人の受講者の約半数は，それまで GIS をほとんど利用したことがなかった．受講者は，第 2 週から第 3 週にかけて自分の一週間のアクティビティダイアリーを紙の調査票に記録する．うち 4 日間については，PHS 位置情報システムの機能を有する小型端末 PEAMON（岡本ほか，2000）を携帯することで，8:00〜22:00 までの 1 分間隔の緯度・経度，時刻といった行動軌跡データを収集した．その後，
GIS の使用法を学び，ダイアリーデータの入力と一活動ｽｹｼﾞｭｰﾙ

図３ HATS ゲームボード（Jones，1982）

週間のダイアリー調査期間に活動を行った全ての施設（活動機会）の場所を GIS 上でポイントデータと行動軌跡時間して作成し，サービス時間帯を調べて属性データとして入力する．そして，個人の行動データのみを用いて一週間の生活行動を分析したレポートを作成する．続いて，時空間制約下での交通行動に関する講義を受講した後，本システムを利用したシミュレーションを行い第 2 回目のレポートを作成する．

交通ﾈｯﾄﾜｰｸ

都市平面
活動機会

活動ｽｹｼﾞｭｰﾙ

図４ 本システムにおける GIS データの利用概念行われた．時空間プリズムやプリズム内での活動の実行可能性に影響を与える要因と，空間だけではな

表１ 本演習のスケジュール
課題１ 「環境空間情報データの収集・解析・作成」
第１週
GPS，PHS を用いた行動軌跡データの収集
第2週
一週間のアクティビティダイアリー調査とPHS データの収集
第3週
MapInfo 使用法の習得，PHS データの理解とMapInfo での表示
第4週
アクティビティダイアリーデータの入力，MapInfo を利用した活動機会データの作成
第5週
交通行動データの理解，活動パターンの時空間表現とダイアリーデータの分析
第6週
第 1 回レポート提出
課題２ 「環境空間情報と人の交通行動の理解」
第7週
時空間制約下での交通行動に関する講義
第8週
交通ネットワークと活動機会に関する講義
第9週

く時間軸を考慮してアクセシビリティの評価を行うシステムを利用した一週間の生活行動の制約条
件および交通行動の理解
第 2 回レポート提出

ことの重要性を理解することを，最も重要な学習事

第 10 週項と設定している．本演習では，まず受講者自身の※第 10 週以降，別途課題 3 が行われる．

本演習におけるシステムの具体的な利用方法をと改良の方向性

以下に記す．受講者全員の一週間のアクティビティ

第 1 回目のレポートでは，「移動時間の長さに驚ダイアリーデータ，PHS 行動軌跡データ，交通ネッいた」，「睡眠時間の長さに気付いた」，「生活を振りトワークおよび活動機会データを，ネットワークサ返るのに有効である」，「日々の活動パターンの違いーバー等に用意する．はじめに，MapInfo 上でを認識した」，「毎日自宅と大学の往復のみである」，

MapBasic プログラムを起動し，対象個人を選択し，交通手段の利用可能性，交通費予算，最大徒歩時間などの制約条件を設定する（交通手段の利用可能性と交通費予算の制約は，今回の演習への適用においては反映されていない）．次に，対象日を選択し，その日の各活動の時空間制約を設定する．その後，プリズム特定のための所要時間を計算するメニューを実行し，現状および制約条件変更後のプリズムとプリズムにおける活動の実行可能性をシミュレートする．図 5 のように，プリズム内の活動機会の指標として，プリズム内の駅を，そこでの活動可能時間別

図５ プリズム内の活動機会（鉄道駅）の表示例（30 分間隔）に色分けして表示し，同時に集計した駅数も表示する．また，図 6 のように，特定のプリズムにおいて対象期間中に活動を行った特定の施設で，任意に設定した時間の活動が実行可能かどうかを判定できる．
受講者は，対象期間中の適当な一日を選んで，プリズムおよび活動の実行可能性に直接影響を与える
表 2 の項目に着目し，以下の 2 点についてシミュレーションを行い，結果に対する考察およびシステムに対する感想を記したレポートを作成した（以下の文中の①〜⑥は，表 2 および図 7 に対応する）．
・ ある一日の複数のプリズムの大きさの違いを確

図６ プリズムにおける活動の実行可能性の表示例

認し，「①自由時間」，「②固定活動場所間の距離」

表２ プリズムの大きさ，活動の実行可能性に直接を変化させた場合の「③プリズムの大きさ」の影響する変数とシステム上での操作変化をシミュレーション．

変数・ ある一日のあるプリズムにおいて，ある場所で③プリズの活動の実行可能性，および「③プリズムの大ムの大ききさ」，「④活動時間」，「⑤活動場所」
，
「⑥サーさ

①自由時間

システム上での操作
各活動の時空間制約の分類を変更②固定活動場

固定活動場所を GIS 地図

所間の距離上で移動

ビス時間帯」を変更した場合の活動の実行可能④活動時間

直接入力（単位：分）性をシミュレーション．

⑤活動場所

活動機会を GIS 上で移動

なお，できるだけ現実的なシナリオに基づいたシミュレーションを行うように指導した．
3．2． レポート内容から考察されるシステムの効果

活動の実行可能性⑥サービス時間帯※ ①〜⑥は図７に対応．

開店・閉店時刻等を分単位で直接入力，一日２箇所（昼間と夜間など）経験することで基本的な理論についての理解が深ま
時間ったことを表現する記述が，ほぼ全員の考察に記されていた．固定活動場所間を結ぶ地域に沿って活動

③

④

⑥

①

可能時間が長い駅が存在すること，都心部と周辺部で駅数の密度が異なること，固定活動場所の変更により活動可能な範囲も変わることなどがわかったと②の考察や，固定活動場所がその他の活動可能範囲を決定する重要な要素であり，居住地の郊外化はその⑤空間

他の活動場所の郊外化を必然的に伴うのではないか，

図７ 時空間プリズム，活動の実行可能性とシなどの深い考察も見られた．プリズムを視覚的に表ミュレーションにおける操作変数現できることが，直感的な理解を助けるのに有効で「移動経路が初めてわかった」などの感想が多く，あったことが伺える．

自分自身の一週間の活動パターンの分析が，日常生

3.2.2. 活動の実行可能性について活を省みる機会となることが明らかとなった．

固定活動のスケジュール制約が小さく自由時間一方で，システムを利用して交通ネットワークとが比較的多い場合，サービス時間帯のみが制約とな活動機会データを加えて時空間プリズムと活動の実り活動が実行できないことを認識した学生や，逆に，行可能性をシミュレートすることで，個人の行動デスケジュール制約が厳しく，サービス時間を延長しータだけでは把握することが困難な時空間制約を理ても活動が実行できないことを認識した学生もいた．

解できることになる．以下では，第 2 回目のレポー

プリズム内の場所であっても，必要十分な活動時間

ト内容を分析し，本システムを利用した一連のシミを確保できなければ特定の目的の活動は実行できなュレーションの有効性を考察する．

いことがわかったなど，プリズム以外にサービス時3.2.1. プリズムの大きさに関するシミュレーショ間帯や活動時間など活動機会側の制約が重要である

ンことを理解した考察も見られた．また，一時帰宅が「自由時間」の変更については，当初はある固定可能かどうかを判定するなど，興味深いシミュレー活動の直前・直後の自由活動を固定活動に変更する，ションを行った学生もいた．30 分間の荷物を取りにあるいはその逆のことを行うことで，プリズムの大行く活動であれば実行可能だが，60 分間のレポートきさを変化させることを意図していた．しかし，固を書くという活動は不可能であるなど，同じ場所で定活動を自由活動に変更して，2 つのプリズムを結異なる活動内容の実行可能性の違いを考察した学生合させたケース（授業やアルバイトを休むなど）
や，もいた．

逆に自由活動を固定活動に変更して 1 つのプリズム

その他，「限られた時間でも，実際いかに多くのを 2 つに分割したケースをシミュレーションした学

選択肢があるかを実感した」，「実行不可能と認識し生が過半数であった．
「固定活動場所」の変更についていた活動が実行できることに驚いた」，「他の日でては，自宅を移動させて大学近辺に引っ越すケースも，その活動が実行可能であることがわかった」なや，大学を別の場所へ移動させたシミュレーション

ど，活動の実行可能性の評価および複数日の行動デを行った学生が多かった．自由時間が長いほどプリータを利用した利点を示す記述もあった．また，「本ズムが大きくなり活動可能範囲が広がること，固定気で引越しを考えるようになった」という意見を延活動場所の変更はプリズムの形状を変化させ，自由

べ，数ヵ月後に実際に大学の近くへ引っ越した学生

時間の長さは同じでも固定活動場所間の距離が増加もいた．総じて，より深い考察を行ったのは都市交するほどプリズムの形状が交通ネットワーク構造に通計画研究室所属の学生であり，知識レベルの違い依存しながら楕円形に変化することなど，具体例をによるシステムの効果の違いが伺われる．

以上のように，本人の実際の生活活動に関するデータの準備が望まれる．NTT タウンページデータベータを利用することで，様々な要因が複雑に相互作ースなどの利用が考えられるが，サービス時間帯を用した時空間制約下で交通行動が行われていること設定する必要がある．

を十分に理解できており，本システムは授業におい③出力指標に関してて有効に機能したことが明らかになったと言える．

・「最大活動可能時間が表示できると良い」

日常の移動を効率化することや居住地選択の際の意活動時間を徐々に変更することで，最大活動時間思決定支援ツールとして応用できる可能性も考えらを求めた学生が 7 人いた．ある活動機会で最大何分れる．また，学生の利用方法の多様性から，本シス活動が可能か，次の固定活動に遅刻しないためにはテムが非常に広範囲のシナリオの評価に適用可能で何時に出発すればよいか，などの情報を提示できるあることも示された．

ように改良することは有効であると考える．自由時

3.2.3. システムの改良の方向性

間帯における活動の実行可能性の評価に着目するの一方で，本システムはプリズムを理解するためのであれば，30 分以内の短時間の活動も多いことから，一通りの要素は考慮されているが，より現実性が高プリズム内の活動機会での活動可能時間の分類を自く実用的なシミュレーションを行う上で，システム由に設定できる方が有効であろうとの意見もあった．の改良の方向性も示唆された．それらの意見と具体④制約条件の設定に関して的な改善案を以下に記す．

・「活動スケジュールの設定が，より自由に行えると①交通ネットワークデータに関して良い」

・「鉄道以外の交通手段を考慮できると良い」

現時点では，ダイアリーデータにおける各活動に複数の交通手段の選択肢を提供することは交通対して制約を設定しているため，特に，朝の最早自政策にとって重要である．道路ネットワークデータ

宅出発時刻と夜の最遅帰宅時刻の制約など，固定活を導入することで，自動車，徒歩，自転車に関して，動の開始・終了時刻を任意に設定できない．また，より現実的な所要時間を計算することが可能となる． 自宅などの固定活動場所の変更は，活動スケジュー
パークアンドライドを考慮すると，駅までの端末交ル自体の変更を伴う可能性が高いのではないかとい通手段としての自動車利用の評価も必要である．他

う考察もあった．この点を改良することで，より現の世帯員の制約を明示的に考慮することで，自動車実的なシミュレーションが行えるものと考える．

同乗についても導入可能である．
・「所要時間の変動を考慮できると良い」
鉄道については，時刻表に基づくことで対応は可その他，正しい手順で操作を行わない時にエラーが起こりプログラムが終了することがある点など，できる限り操作性を向上させることも必要である．

能であるが，データベースを独自に準備する必要がある．
「駅すぱあと」や「乗換案内」等の経路検索ソ4．まとめ

フトウェアのソフトウェア開発キット（SDK）を利

本稿は，都市空間における時空間制約下での人の用して，本システムと統合する可能性はある．
また，交通行動を理解するための GIS システムの開発と，特に自動車の所要時間を扱う際には，ピーク時とオ大学院の授業への適用結果について記した．学生のフピーク時や，日変動を考慮する必要があろう．

レポート内容の分析から本システムの有効性が示さ②活動機会データに関してれ，さらなる機能の拡張により，より有効な道具と・「対象期間中に活動を行った施設以外の活動機会デして活用できることが期待される．

ータがあると良い」

本システムの発展可能性を以下にまとめる．複数複数の活動機会の選択肢を提供することも政策

交通手段の評価や時間帯別の所要時間を考慮できる的に重要である．現在，プリズム内の駅を活動機会多手段交通ネットワークデータの利用，広範な活動の代替指標としているが，種類別に施設ポイントデ機会データの導入等については，GIS データベース

が整備できるかどうかに依存する．また，多様な出力指標の導入や柔軟なスケジュール制約の設定については，プログラミングとアルゴリズムに関する課題である．GPS や PHS を用いて得られる詳細な行動軌跡データを，経路の特定や代替案の評価に利用することも有効であると考える．一日の活動パターンの代替案を提示することにより，トラベルフィードバックプログラム（谷口ほか，2001）など，環境にやさしい交通行動の代替案に関する情報提供を行う際の支援ツールとして利用できる可能性も高い．
また，活動機会にインターネットや携帯電話を利用して実行可能な活動を含めることで，情報通信利用と活動スケジュールおよび交通行動との相互作用を理解するために応用できる可能性も考えられる．
謝辞
本研究は，日本交通政策研究会から助成を受けた．
鉄道ネットワークデータの作成に関しては東京大学
円山琢也氏に，PEAMON の使用にあたっては（株）都市交通計画研究所の岡本篤樹氏のご協力を頂いた．
ここに紙面を借りて謝意を表す．最後に，本演習を受講した学生諸君の将来に期待する．
参考文献
大森宣暁・室町泰徳・原田昇・太田勝敏（1998）生活
活動パターンを考慮した高齢者のアクセシビリティに関する研究〜秋田市をケース･スタディとして〜，土木計画学研究･論文集，15，671-678．
大森宣暁・室町泰徳・原田昇・太田勝敏（2000）GISベースのゲーミングシミュレーションツールの開発と高齢者の活動交通分析への適用，土木計画学研究･論文集，17，667-676．
岡本篤樹・鈴木明宏・李竜煥・田名部淳・朝倉康夫（2000）PEAMON (PErsonal Activity MONitor)の開発と機能実験，土木計画学研究・講演集，23(1)，659-662．
瀬川祥子・貞広幸雄（1996）GIS を利用した保育施設
計画立案支援システムの開発，GIS−理論と応用，
4(1)，11-18．
武田祐子（1999）時空間プリズムを考慮した中継施設の立地・配分モデル，地理学評論，72A(11)，721-745．
谷貝等（1989）時間地理学のシミュレーション・モデ

ル，地理，34(12)，44-50．
谷口綾子・原文宏・村上勇一・高野伸栄（2001）TDMを目的とした交通行動記録フィードバックプログラ
ムに関する研究−札幌市におけるトラベルブレンディングプログラム的実験−，土木計画学研究・論文
集，18(5)，895-902．
日本交通政策研究会（2001）交通 GIS の高度活用に関する研究，日交研シリーズ A-312，日本交通政策研究会．
原田昇（1999）交通 GIS の整備状況と今後の展開，交通工学，34 増刊号，13-17．
宮澤仁（1998）東京都中野区における保育所へのアクセス可能性に関する時空間制約の分析，地理学評論，
71A(12)，859-886．
Burns，L．D．(1979) Transportation，temporal，andspatial components of accessibility，Lexington：
LexingtonBooks．
Hägerstrand ， T ． (1970) What about people inregional science?，Papers of the Regional Science
Association，24，7-21．
Jones，P．M．(1982) ‘HATS’ Educational manual：

Studying travel in the context of household
activity patterns，Transport Studies Unit，Oxford
University，Ref．193/PR．
Jones，P．M．
，Dix，M．C．
，Clarke，M．I．and Heggie，I．G．(1983) Understanding travel behavior，
Aldershot：Gower．
Kwan ， M ． -P ． (1998) Space-time and integral
measures of individual accessibility ： A
comparative analysis using a point-based
framework ， Geographical Analysis ， 30(3) ，191-216．
Lenntorp，B．(1978) A time-geographic simulation
model of individual activity programmes ， In
Carlstein，T．
，Parks，D．and Thrift，N．eds．
，Timing Space and Spacing Time 2 ， Human
Activity and Time Geography，London：Edward
Arnold，162-180．
Miller ， H ． J ． (1999) Measuring space-timeaccessibility benefits within transportation
networks ： Basic theory and computational
procedures ， Geographical Analysis ， 31(2) ，187-212．